土地是國家最重要的自然資源,土地利用分析對于認識和理解土地的情況有著重要的意義。近年來,隨著數(shù)據(jù)挖掘和大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,除了傳統(tǒng)的土地相關(guān)數(shù)據(jù)外,城市居民的打車出行數(shù)據(jù)也對了解和認識城市用地有著很大的幫助。城市居民的出行行為能夠反映城市用地之間的相互作用,蘊含著城市用地的利用情況和相關(guān)規(guī)律,透過對出行數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘?qū)τ谏钊肜斫獬鞘杏玫赜兄匾囊饬x。同時,不同城市用地承擔(dān)著不同的社會功能,有著不一樣的社會經(jīng)濟屬性,對城市功能區(qū)的識別對于理解城市的空間結(jié)構(gòu)和加強對城市用地的理解有著深刻的意義,這也使得城市功能區(qū)識別問題成為了城市土地利用和城市規(guī)劃方面的一個研究熱點。因此,本文通過成都市2016年的滴滴出行數(shù)據(jù)對城市用地進行了多個維度分析,并基于城市靜態(tài)數(shù)據(jù)和出行動態(tài)數(shù)據(jù)建立了城市功能區(qū)識別模型。本文的主要研究工作具體如下:（1）數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理。本文數(shù)據(jù)涵蓋成都市主城區(qū)及其周邊區(qū)域,數(shù)據(jù)包括城市POI數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、滴滴出行數(shù)據(jù)和城市用地數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)來源于高德地圖平臺、OpenStreetMap和滴滴出行公司。本文對上述數(shù)據(jù)進行了包括坐標(biāo)、投影與格式轉(zhuǎn)換、空間分析與處理、數(shù)據(jù)清洗... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：103 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于城市動態(tài)出行數(shù)據(jù)的土地利用研究現(xiàn)狀
        1.2.3 城市功能區(qū)識別研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容和技術(shù)路線
    1.4 本文的主要貢獻與創(chuàng)新
    1.5 本文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 聚類算法
        2.1.1 DBSCAN算法
        2.1.2 Kmeans算法
        2.1.3 評估指標(biāo)
    2.2 機器學(xué)習(xí)分類算法
        2.2.1 機器學(xué)習(xí)分類算法概述
        2.2.2 XGBoost
        2.2.3 LightGBM
    2.3 自然語言處理技術(shù)
        2.3.1 word2vec模型
            2.3.1.1 Skip-gram模型
            2.3.1.2 CBOW模型
        2.3.2 doc2vec模型
        2.3.3 Latent Dirichlet Allocation模型
    2.4 本章小結(jié)
第三章 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理
    3.1 研究區(qū)域
    3.2 興趣點數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)來源
        3.2.2 基于區(qū)域劃分的興趣點數(shù)據(jù)獲取
        3.2.3 坐標(biāo)轉(zhuǎn)換
        3.2.4 投影轉(zhuǎn)換
    3.3 滴滴出行數(shù)據(jù)的獲取及預(yù)處理
        3.3.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)介紹
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.4 基于路網(wǎng)劃分的城市功能區(qū)提取
        3.4.1 數(shù)據(jù)來源
        3.4.2 路網(wǎng)劃分及城市功能區(qū)提取
        3.4.3 城市功能區(qū)標(biāo)注
            3.4.3.1 利用OpenStreetMap數(shù)據(jù)進行標(biāo)注
            3.4.3.2 手動標(biāo)注
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于滴滴出行數(shù)據(jù)的城市用地分析
    4.1 城市用地OD流量分析
        4.1.1 城市用地OD流量時間維度分析
        4.1.2 城市用地OD流量空間維度分析
            4.1.2.1 城市用地OD流量熱力圖
            4.1.2.2 基于Kmeans聚類算法的城市熱門區(qū)域可視化
    4.2 城市用地供需分析
        4.2.1 地鐵站點用地供需分析
        4.2.2 公園廣場用地供需分析
        4.2.3 購物中心用地供需分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別模型研究與實驗
    5.1 基于靜態(tài)數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別模型
        5.1.1 模型建立
        5.1.2 實驗與結(jié)果
    5.2 本章小結(jié)
第六章 基于動態(tài)出行數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別模型研究與實驗
    6.1 基于動態(tài)出行數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別模型研究與實驗
        6.1.1 加入動態(tài)出行數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別模型
            6.1.1.1 模型建立
            6.1.1.2 實驗與結(jié)果
        6.1.2 加入Skip-gram模型和doc2vec模型的城市功能區(qū)識別模型
            6.1.2.1 模型建立
            6.1.2.2 實驗與結(jié)果
        6.1.3 加入LDA模型的城市功能區(qū)識別模型
            6.1.3.1 模型建立
            6.1.3.2 實驗與結(jié)果
        6.1.4 加入Balanced Sampling的城市功能區(qū)識別模型
            6.1.4.1 模型建立
            6.1.4.2 實驗與結(jié)果
        6.1.5 模型結(jié)果總結(jié)與對比
    6.2 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 論文總結(jié)
    7.2 論文展望
致謝
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果
    發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
    申請的軟件著作
    參與的科研項目


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于軌跡和興趣點數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)動態(tài)識別與時變規(guī)律可視分析[J]. 張慧杰,王蓉,陳斌,侯亞芳,曲德展.  計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2018(09)
[2]基于手機數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別算法[J]. 湯長猛,廖海明,吳乃星,董路熙,張瑞,李燕敏,高翔.  電腦知識與技術(shù). 2018(25)
[3]基于logistic回歸模型的城市功能區(qū)識別[J]. 馮然,董先敏,梁婷,王路遙.  測繪與空間地理信息. 2018(04)
[4]基于手機信令數(shù)據(jù)的城市用地功能區(qū)識別方法研究[J]. 靳萍,陳明,孫志豪.  信息通信. 2018(01)
[5]基于POI數(shù)據(jù)的城市功能區(qū)識別方法研究[J]. 蔣云良,董墨萱,范婧,高少文,劉勇,馬新強.  浙江師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2017(04)
[6]出租車GPS大數(shù)據(jù)在東莞市“小山小湖”社區(qū)公園選址中的應(yīng)用[J]. 黎海波,陳通利.  測繪通報. 2017(05)
[7]利用POI數(shù)據(jù)的武漢城市功能區(qū)劃分與識別[J]. 康雨豪,王玥瑤,夏竹君,池嬌,焦利民,魏智威.  測繪地理信息. 2018(01)
[8]基于電信位置數(shù)據(jù)的人群活動熱點區(qū)域識別[J]. 盧光躍,劉迪,岳赟,董靜怡.  西安郵電大學(xué)學(xué)報. 2017(01)
[9]基于北京公交刷卡數(shù)據(jù)和興趣點的功能區(qū)識別[J]. 韓昊英,于翔,龍瀛.  城市規(guī)劃. 2016(06)
[10]大數(shù)據(jù)條件下城市用地類型辨識研究——基于出租車GPS數(shù)據(jù)的動態(tài)感知[J]. 梁軍輝,林堅,杜洋.  上海國土資源. 2016(01)

碩士論文
[1]出租車GPS數(shù)據(jù)的信息挖掘研究[D]. 陳玲燕.北京交通大學(xué) 2018
[2]基于居民運動數(shù)據(jù)的杭州城市綠道評價及優(yōu)化策略研究[D]. 丁浪.浙江大學(xué) 2018
[3]基于蜂窩網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的用戶移動性分析和興趣區(qū)挖掘[D]. 張鵬.北京郵電大學(xué) 2018
[4]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)挖掘的居民出行特征研究[D]. 蔡柳.長安大學(xué) 2017
[5]基于出租車軌跡數(shù)據(jù)的城市夜間公交線路規(guī)劃研究[D]. 肖露艷.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院) 2017



本文編號：3610430